应急资源布局与调度的模糊决策模型

应急资源调度的模糊规划模型魏国强;吴亮;杨永清【摘要】The problem of emergency resources allocation is discussed, in which the supply capacity and transportation time are expressed in the form of triangular fuzzy ing response duration and demand satisfaction as first target, the number of supply depots as second,the fuzzy programming of resources dispatching is built.This model is converted into deterministic model and the layered optimization algorithm is presented.Two examples show the coordination between these targets,the rationality of the model and the validity of the algorithm.%研究了出救点资源可用量及出救所需时间为三角模糊数的应急资源调度问题.以应急开始时间满意度和资源需求满意度最大为第一目标,出救点最少为第二目标构建资源调度模糊规划模型.设计了将此模型化为确定性规划模型,进而用分层序列法求解模型的方法.以算例展示了模型中各目标间的协调及模型的实用性、算法的合理性和有效性.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)033【总页数】4页(P222-225)【关键词】应急管理;资源调度;满意度;模糊规划【作者】魏国强;吴亮;杨永清【作者单位】江南大学理学院,江苏无锡214122;江南大学理学院,江苏无锡214122;江南大学理学院,江苏无锡214122【正文语种】中文【中图分类】O221.41 引言当突发事件（自然灾害、事故、公共卫生事件及社会安全事件）出现时，及时提供应急所需的各种资源是成功应对此类事件的关键。

应急事件管理科学决策模型构建随着社会的不断进步和发展，我们生活在一个充满各种潜在风险和突发事件的时代。

这些突发事件可能是自然灾害、公共卫生事件、恐怖袭击等，它们会对人们的生命财产安全、社会稳定和经济发展造成严重影响。

因此，快速、科学、准确地做出决策，并及时采取应对措施是非常重要的。

应急事件管理科学决策模型的构建，能够帮助决策者在复杂的应急环境中作出科学决策，提高应急事件的应对能力和管理效率。

下面，本文将介绍应急事件管理科学决策模型的构建过程，包括问题定义、模型构建、数据分析和模型验证等方面。

首先，任务的开始是问题的定义。

问题的定义是构建决策模型的第一步，决策者首先需要明确面临的具体决策问题是什么。

在应急事件管理中，可能涉及到的问题包括资源调配、预警级别、协调指挥、应急物资储备等。

通过明确问题定义，可以更好地指导后续的模型构建和分析。

接下来是模型的构建。

模型是用来描述现实问题的一种简化、抽象的数学表示。

在应急事件管理中，常用的模型包括风险评估模型、资源优化分配模型、人员调度模型等。

决策者可以根据具体问题特点选择合适的模型进行构建，以便于进行决策分析和优化。

然后是数据分析。

数据分析是构建科学决策模型的关键环节，它是基于真实的数据来进行模型验证、模型优化和决策分析的重要手段。

在数据分析过程中，决策者可以利用历史数据、实时数据和专家经验等来获取有关应急事件的信息。

通过对这些数据进行分析和挖掘，可以揭示事件发展的规律，帮助决策者更好地理解问题的本质，从而做出科学决策。

最后是模型的验证。

模型验证是对构建的科学决策模型进行检验和评估的过程。

通过与实际应急事件的对比，可以验证模型的准确性和有效性。

如果模型在实际应急事件中能够发挥良好的效果并取得较好的应对成效，则说明该模型具有一定的科学性和实用性。

在模型验证的过程中，决策者还可以根据验证结果对模型进行进一步的调整和优化，以提高模型的适应性和可靠性。

总结来说，应急事件管理科学决策模型的构建是一个系统工程，需要明确问题、构建模型、进行数据分析和模型验证的过程。

应急预案中的指挥与决策模型分析一、应急预案的背景和意义1.1 应急预案的定义和作用1.2 应急预案在保障社会稳定和经济发展中的重要性1.3 应急预案中指挥与决策的重要性二、指挥与决策模型的基本概念2.1 指挥与决策模型的定义和特点2.2 指挥与决策模型的分类与应用领域2.2.1 结构性指挥与决策模型2.2.2 行为性指挥与决策模型2.2.3 结合性指挥与决策模型三、应急预案中的指挥与决策模型应用3.1 案例分析：自然灾害应急预案的指挥与决策模型3.1.1 灾害情景分析与预测3.1.2 资源调配与协调管理3.1.3 危机决策与指挥控制3.2 案例分析：公共卫生事件应急预案的指挥与决策模型3.2.1 疫情监测与风险评估3.2.2 应急物资保障与人员组织3.2.3 紧急决策和指挥链条的建立四、指挥与决策模型的优化与创新4.1 数据驱动的指挥与决策模型4.1.1 大数据与人工智能在应急预案中的应用4.1.2 数据挖掘与分析的指挥决策支持4.2 参与式指挥与决策模型4.2.1 多方参与的决策模型4.2.2 应急预案中的沟通与协作机制4.3 创新技术在指挥与决策模型中的应用4.3.1 无人机在应急救援中的作用4.3.2 区块链技术在应急物资管理中的应用五、应急预案中指挥与决策模型的挑战与未来发展5.1 指挥与决策模型存在的问题与挑战5.2 未来指挥与决策模型发展趋势展望5.2.1 指挥与决策模型的智能化发展5.2.2 多层级与跨部门的指挥与决策协同5.2.3 国际合作与共享经验的重要性结语：应急预案中的指挥与决策模型的分析对于提升应急管理水平和效率具有重要意义。

通过对指挥与决策模型的深入研究和应用，可以更好地应对各种突发事件，保障社会的稳定与安全。

未来，随着技术的发展和实践经验的积累，指挥与决策模型将不断优化与创新，为应急预案的实施提供更有效的方法论和工具。

基于模糊需求的灾后应急救援物资运输模型一、引言随着自然灾害频繁发生，灾后应急救援工作越来越受到社会各界的关注和重视。

而物资的运输是救援工作中不可或缺的一环。

但是，由于灾区交通条件恶劣、道路损坏等原因，物资运输往往面临着种种挑战。

因此，建立一种基于模糊需求的灾后应急救援物资运输模型具有重要意义。

二、模糊需求在灾后救援中，由于信息不对称、时间紧迫等原因，往往难以准确把握受灾地区的需求情况。

这就需要采用模糊数学理论来描述需求。

模糊数学是一种处理不确定性问题的有效工具，可以将不确定性量化为0~1之间的概率值。

三、物资运输模型1. 基本假设（1）受灾地区需求量为模糊量；（2）物资运输时间为随机变量；（3）物资运输成本为随机变量。

2. 模型建立（1）建立需求函数：将受灾地区的需求量表示为一个以时间t为自变量的模糊函数D(t)，即D(t)=[d1(t),d2(t),…,dn(t)]，其中di(t)表示第i 种物资在t时刻的需求量。

（2）建立运输时间函数：将物资从仓库到受灾地区所需的时间表示为一个以距离d为自变量的模糊函数T(d)，即T(d)=[t1(d),t2(d),…,tn(d)]，其中ti(d)表示第i种物资从仓库到受灾地区所需的时间。

（3）建立成本函数：将物资运输成本表示为一个以距离d为自变量的模糊函数C(d)，即C(d)=[c1(d),c2(d),…,cn(d)]，其中ci(d)表示第i种物资从仓库到受灾地区所需的成本。

3. 模型求解（1）确定各种物资的需求量；（2）根据需求量和运输时间函数，计算出各种物资从仓库到受灾地区所需要的时间；（3）根据运输时间和成本函数，计算出各种物资从仓库到受灾地区所需要的成本；（4）综合考虑各种因素，确定最优方案。

四、模型应用该模型可以应用于实际救援工作中。

在实际操作中，可以通过调查受灾地区的需求情况、了解物资运输的时间和成本等因素，建立模型并求解出最优方案，从而提高救援效率和减少救援成本。

综合模糊TOPSIS决策的应急物资储备库多级覆盖选址模型肖俊华;侯云先【期刊名称】《工业工程》【年(卷),期】2013(016)001【摘要】研究应急物资储备库选址理论和方法在应对当前频发的重大突发事件具有重要的现实意义和理论价值.针对现有设施选址理论存在的局限性,提出综合模糊TOPSIS决策的应急物资储备库多级覆盖选址模型.在分析应急物资储备库选址影响因素的基础上,构建应急物资储备库选址评价指标体系,运用模糊TOPSIS方法对候选应急物资储备库进行初选；基于“备用覆盖”和“部分覆盖”思想,建立应急物资储备库多级覆盖选址模型,运用遗传算法对模型求解,确定最终选址方案；以一个算例对算法进行验证,分析了算法的有效性.%It is of great significance to study the location theory for emergency supply stockpile in response to frequently occurring large-scale emergency events. To overcome the limitation of the existing location theory, a location model is put forward by combining fuzzy TOPSIS method and multi-level coverage for e-mergency supply stockpile. By analyzing the factors that affect the emergency supply stockpile location, an indicator system of facility location is established. The fuzzy TOPSIS method is used to select the primary candidate facility set. Then, based on the idea of "backup coverage" and "partial coverage" , a multi-level coverage location model is constructed for determining the best solution. A genetic algorithm procedure based on Matlab 7. 0 is developed to solve the model.Numerical experiment is conducted to test the proposed method and result shows that it is effective.【总页数】8页(P91-98)【作者】肖俊华;侯云先【作者单位】中国农业大学经济管理学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】F273【相关文献】1.城市消防应急物资储备库选址决策模型 [J], 赵成帅;卢春华2.模糊环境下的应急物资储备库选址模型及算法 [J], 郭子雪;齐美然3.区域应急物资储备库选址问题的模糊多目标决策方法 [J], 郭子雪;郭亮;曾雪梅;齐美然4.基于区间数信息的区域应急物资储备库选址多目标决策模型 [J], 郭子雪;王兰英;齐美然;张露5.应急物资储备库多级覆盖选址模型的构建 [J], 肖俊华;侯云先因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

大规模突发事件应急物资调度的过程模型一、本文概述在当今社会，大规模突发事件如自然灾害、事故灾难和公共卫生事件等频繁发生，这些事件往往造成巨大的人员伤亡和财产损失。

为了有效应对这些挑战，应急物资调度成为了一个至关重要的环节。

本文旨在探讨大规模突发事件下应急物资调度的过程模型，以期提高灾害应对的效率和效果。

本文首先对应急物资调度的基本概念和重要性进行阐述，明确其在灾害应对中的作用和地位。

接着，文章将详细分析应急物资调度的过程模型，包括物资需求预测、物资筹措、物资分配和物资运输等关键环节。

通过对这些环节的深入研究，本文旨在构建一个科学、高效的应急物资调度过程模型，为灾害应对提供有力支持。

本文还将探讨应急物资调度过程中可能遇到的问题和挑战，如信息不对称、物资短缺、运输困难等，并提出相应的解决策略。

这些策略旨在提高应急物资调度的灵活性和适应性，以应对复杂多变的灾害环境。

本文将对未来应急物资调度的发展趋势进行展望，探讨新技术、新方法在应急物资调度中的应用前景。

通过不断创新和完善应急物资调度过程模型，我们有信心为构建更加安全、稳定的社会作出积极贡献。

二、应急物资调度理论基础应急物资调度是在突发事件发生后，为了及时、有效地应对灾害，保障受灾地区人民的生命财产安全，由政府或相关组织进行的一系列物资调配和管理活动。

其理论基础主要来源于运筹学、物流学、灾害学等多个学科领域。

运筹学为应急物资调度提供了决策优化的方法。

通过线性规划、整数规划、动态规划等数学模型，可以对应急物资调度过程中的资源分配、路径选择等问题进行建模和优化，以实现物资调度的最大化效益。

物流学为应急物资调度提供了物资流通的理论支持。

物流学关注物资的运输、仓储、配送等环节，通过合理的物流网络设计和优化，可以提高应急物资调度的效率和速度，确保物资能够及时到达受灾地区。

灾害学为应急物资调度提供了灾害发生、发展和影响的规律性认识。

灾害学的研究可以帮助我们了解灾害的特点、规律和影响范围，从而对应急物资调度进行合理的规划和布局，提高物资调度的针对性和有效性。

《应急决策知识模型及其进化推理研究》一、引言在面对突发事件和紧急情况时，快速而准确的决策是至关重要的。

应急决策涉及到多方面的知识和技能，包括对情景的快速分析、资源的合理分配、以及风险的有效管理等。

为了提高应急决策的效率和准确性，本文提出了一种应急决策知识模型，并对其进化推理进行了深入研究。

二、应急决策知识模型构建1. 模型概述应急决策知识模型是一种集成了多种知识和技能的系统，旨在帮助决策者在紧急情况下快速做出正确的决策。

该模型包括情景分析、资源分配、风险评估、决策制定和执行等模块。

2. 模块详解（1）情景分析模块：该模块负责对紧急情况进行快速分析，包括事件类型、影响范围、发展趋势等。

通过收集相关数据和信息，为后续的决策提供依据。

（2）资源分配模块：在了解情景后，该模块负责评估可用资源，并根据优先级进行合理分配。

这包括人力、物力、财力等方面的资源。

（3）风险评估模块：该模块对紧急情况的风险进行评估，包括潜在的人员伤亡、财产损失、社会影响等。

通过量化风险，为决策者提供参考依据。

（4）决策制定模块：根据情景分析、资源分配和风险评估的结果，该模块负责制定应急决策方案。

决策方案应考虑多种因素，包括时间、成本、效果等。

（5）执行与反馈模块：决策制定后，执行模块负责将决策方案付诸实施。

同时，反馈模块负责收集实施过程中的信息和数据，以便对决策进行评估和调整。

三、进化推理在应急决策知识模型中的应用进化推理是一种基于历史数据和经验的推理方法，旨在根据过去的经验和教训，对未来的情况进行预测和判断。

在应急决策知识模型中，进化推理的应用可以提高决策的准确性和效率。

1. 历史数据与经验集成进化推理首先需要将历史数据和经验进行集成。

这包括以往应急事件的数据、成功的和失败的案例、以及专家学者的研究成果等。

通过收集和整理这些数据和经验，为进化推理提供基础。

2. 情景分析与预测在情景分析时，进化推理可以利用历史数据和经验，对当前情景进行预测和判断。